After being extremely popular in the early 1990s, neural networks have fallen out of favor in research in the last 5 years. In 2000, it was even pointed out by the organizers of the Neural Information Processing System (NIPS) conference that the term “neural networks” in the submission title was negatively correlated with acceptance. In contrast, positive correlations were made with support vector machines (SVMs), Bayesian networks, and variational methods. 1
NIPS2017には参加できていないのですが,各ワークショップのページなどがPocketに溢れていて探しにくいのでまとめました.
2035年には全球の人口を越えると予測されている参加者数のため,情報を追うだけでも疲れてしまい,このリストも網羅はしていません.
公式
- NIPS 2017 Videos
- 全日程
- うちチュートリアル :流石にプログラムが多すぎるので項目が選べる.
- NIPS 2017 Proceedings
まとめ記事
- NIPS2017に参加してきました - ABEJA Tech Blog :Abejaの白川さんの記事.
- NIPS 2017 — notes and thoughs | Random ML&Datascience musing
企業編
- Research Blog: Google at NIPS 2017 :Google本体だけの成果.
- DeepMind papers at NIPS 2017 | DeepMind :DeepMindは別枠.
- Facebook showcases latest research at NIPS 2017 – Facebook Research
- Amazon@NIPS - Amazon.jobs
- NVIDIA at NIPS 2017 – NVIDIA Developer News Center
- Microsoft @ NIPS 2017
ワークショップの類
- ML Systems :実装よりの話題で,CuPyやCatBoostもアクセプトされている.
- Bayesian Deep Learning Workshop
- Learn How to code a paper with state of the art frameworks
- moskomule/mltrain-nips-2017 :アイデアを実装するか,というもので先進的な話題の実装方法が学べる.
- Workshop on Meta-Learning
- Computational Optimal Transport - Computational Optimal Transport :最適輸送(optimal transport)の本とNIPSでの発表スライドがある.